KK89
ЦИКЛІЧНИЙ РОЗВИТОК РИНКУ НЕРУХОМОСТІ ЯК СКЛАДОВОЇ ЧАСТИНИ МІЖНАРОДНОЇ ЕКОНОМІЧНОЇ СИСТЕМИ
У роботі розглянуто проблему циклічного розвитку міжнародної економіки, її вплив на фази циклу розвитку вторинного ринку житлової нерухомості Європейських країн та м.Києва, особливо на фазу кризи. Досліджено роль ринку нерухомості споміж інших складових міжнародної економіки системи.
Ключові слова: міжнародна економічна система, ринок нерухомості, циклічність, перевірка на коінтеграцію, векторна модель корекції похибок, довгостроковий взаємозв’язок між цінами, цикли на ринках нерухомості
In the article the problem of cyclic development of the international economy and its impact at different phases of cyclic development of secondary real estate market, specially at phase of crisis, are considered. Also, the role of real estate market for this complicated system among other its elements, is defined.
Keywords: international economic system, real estate market, cyclicality, testing for cointegration, vector error correction model, long term relations between prices, cycles on real estate markets
Вступ. Питання циклічності розвитку міжнародної економічної системи набуло особливої актуальності. Відколи економісти різних країн дійшли висновку, що сучасні економіки не можуть функціонувати відокремлено – вони так чи інакше контактують одна з одною і, все частіше, залежать одна від одної. Найпотужніший поштовх дослідження цього питання відбувся з настанням фінансової кризи у Сполучених Штатах Америки у 1929 році, коли її наслідки відобразились економічним спадом у всіх європейських країнах. Відтоді було розроблено безліч теорій і сформовано багато економічних законів, які теоретично дають можливість на державному та міждержавному рівнях заздалегідь підготуватись до негативних наслідків економічного спаду та отримати максимальний ефект від економічного підйому.
Теорії циклів зазвичай стосуються не лише об’єкта дослідження, а й його складових частин. Оскільки мова йде про міжнародну економічну систему, то виділити її складові насправді є дуже непростою задачею. Результати досліджень будуть різними залежно від того, які елементи розглядати як найбільш значущі, а які другорядні. Більшість вчених споміж інших виділяють наступні елементи: фондовий ринок, банківський капітал, товарний ринок та ринок нерухомості.
Останнім часом саме ринок нерухомості звернув на себе увагу громадськості після того, як у 2006 році ціни на нерухомість у США досягли свого максимуму і перебували на цьому рівні трохи більше 2-х років. У цей час, коли ціна на нерухомість була незмінною, нерухомість фактично втрачала свою вартість через інфляцію та перестала бути засобом для інвестування вільних коштів. Переважна більшість площ була придбана за допомогою іпотечного банківського кредиту і коли власники збагнули, що переплачують за право володіння нерухомістю, вони один за одним, а далі масово, почали віддавати кредити за рахунок підзалогового майна – нерухомості, яку брали в кредит. Вийшла така ситуація, коли банки стали власниками великої кількості площ, які з часом ставали дешевшими і не приносили необхідного капіталу, потрібного для погашення кредиторської заборгованості перед вкладниками. Як результат, в середині 2008 року, криза, яка охопила економіку Сполучених Штатів, перетворилась на міжнародний економічний спад.
Саме тому дослідження циклічності на ринку нерухомості, визначення закономірностей його функціонування як окремої системи, дослідження його взаємозв’язку з іншими складовими економіки, дає можливість більш чітко визначити роль нерухомості у динамічному розвитку міжнародної економічної системи [1, 6].
Міжнародна економічна система: моніторинг, аналіз та прогнозування критичних явищ. З кожним роком глобалізаційні процеси все більше “стирають” кордони країн, роблять міжнародну економіку монолітнішою, що, окрім переваг, несе й значні ризики. Міжнародна спільнота ще не виробила досконалого механізму регулювання економічних процесів і через це є вразливою, оскільки не має ефективних засобів протидії. Тому актуальним є питання створення і ефективне використання методів моніторингу, аналізу та прогнозування критичних і кризових явищ. При дослідженні даної проблематики було використано багато різноманітних методів, які дозволяють проводити аналіз складних економічних систем на основі часових рядів, що є показниками їх діяльності. Використання цих методів дозволило отримати оцінку динаміки системи з іншої точки зору, що в комплексі надає можливість говорити про загальну діяльність системи та робити висновки про подальший її розвиток.
Таким чином, для моделювання стану світової економічної системи, а також моніторингу, аналізу та прогнозування критичних і кризових явищ застосовуються кореляційний, коінтеграційний, причинно-наслідковий аналізи для відбору показників та регресійний аналіз, що полягає у побудові моделі.
Для створення надійної системи згладжування циклів потрібен ефективний механізм визначення загроз у сфері міжнародної економіки. Такий механізм має включати: наявність статистичної і аналітичної інформації; сукупність індикаторів, що характеризують функціонування даної сфери; підсистему моніторингу індикаторів; аналіз виявлення загроз та прогнозування їх впливу на стан фінансової безпеки.
На основі аналізу літературних джерел [3, 4, 5] для даного дослідження було відібрано наступні індекси, які характеризують різні сфери економічної діяльності:
DJIA – Dow Jones Industrial Average index ( ),
DJRESI – Dow Jones Real Estate index ( ),
EPI – European Property index ( ),
COP – Crude oil price ( ),
CGI – Citi Group index ( ),
GP – gold price ( ),
DJRBPI – Dow Jones Required Business Performance index ( ).
DJIA – показник промислової активності компаній, DJRESI та EPI представленні як сумарна ціна на акції компаній у певній країні (США та Європейський Союз), що займаються нерухомістю, COP і GP – ціни закриття на відповідні ресурси (золото, нафта), CGI – ціна акцій фінансової структури Citi Group, DJRBPI – індекс, який показує рівень активності компаній, зокрема через зовнішнє та внутрішнє інвестування [8, 9, 10].
Для ефективного та коректного дослідження cтану світової економічної системи спочатку проаналізуємо змінні-індикатори та визначимо взаємозв’язки, що існують між ними. Для цього необхідно перевірити змінні на стаціонарність за допомогою тестування на наявність одиничного кореня, а потім за допомогою кореляційного аналізу та запровадження тесту причинності за Грейнджером проаналізувати зв’язки між змінними.
Застосування методики економетричних розрахунків проведено на базі програмного забезпечення Eviews 7.0.
Модель cтану світової економічної системи розроблено на основі застосування векторної моделі корекції похибки (VЕСМ). Для цього на основі кореляційного аналізу та тесту причинності за Грейнджером серед відібраних індексів було вибрано найбільш значущі. В результаті використання тесту Дікі-Фулера виявилося, що вказані змінні є нестаціонарними. Отже, застосування до них звичайних регресійних методів є некоректним. Перевірка змінних на коінтеграцію за допомогою Johansen Cointegration Test показала на наявність одного коінтеграційного рівняння з рівнем значущості 5%.
Часові ряди цін на нерухомість є коінтеґрованими, тепер можна будувати модель корекції похибок. Основна відмінність VEC-моделі від моделі векторної авто регресії (VAR–моделі) полягає у вказуванні форми коінтеграції та необхідних обмежень для моделі, але основні параметри залишаються такими ж, як і для VAR–моделі [2].
Коінтеграційне рівняння приймає наступний вигляд (у дужках вказані значення t-статистик):
Таблиця 1. Коінтеграційне рівняння
Cointegrating Eq:
|
X1(-1)
|
X2(-1)
|
X3(-1)
|
X4(-1)
|
X7(-1)
|
C
|
CointEq1
|
1.000000
|
-0.230351
|
-2051.145
|
-279.3913
|
285.1849
|
-1022.89
|
|
|
(-1.62563)
|
(-5.26230)
|
(-2.24217)
|
(2.43199)
|
|
У моделі  є прийнятним та дорівнює відповідно 0,625807, що дозволяє зробити висновок про практичну придатність моделі, значення t-статистики в коінтеграційному рівнянні також прийнятне, що показує на значущість коефіцієнтів моделі. Значення інформаційних критеріїв Акаїка та Шварца приймають відповідно значення -3,708142 та -5,829660.
Отже, застосування до моделювання VЕС-моделі дає значимі оцінки та її результати можна вважати прийнятними. Дана модель є адекватною та придатною для практичного застосування, оскільки скоригований коефіцієнт детермінації дорівнює 0,865389, всі t-статистики й F-критерій в моделі значимі, відсутня автокореляція та гетероскедастичність. Застосування тесту Рамсея RESET для перевірки стабільності та помилки специфікації моделі дозволяє зробити висновок про правильність обрання функціональної форми моделі.
Результатом дослідження є високий рівень кореляції між різними економічними підсистемами, що свідчить про глобалізованість економічних процесів. Можна визначити послідовність поширення кризи: першими відреагують ринки нерухомості, далі фондові ринки, потім ринки капіталу, товарні та ресурсні ринки, завдяки цьому можна зробити висновки про причини кризи.
На підтвердження результатів наведеної моделі розглянемо поетапне поширення кризи з однієї складової економіки Сполучених Штатів на інші. Як уже зазначалося, економічна криза в Сполучених Штатах бере свій початок з ринку нерухомості та іпотечного кредитування США, тому основним індексом, на який було зорієнтовано дослідження був DJRESI. Внаслідок надмірної пропозиції житла та можливості отримати дешевий іпотечний кредит, внутрішній ринок “перегрівся”, наслідком чого стало зниження цін на нерухомість, а, отже – збитки компаній-забудовників та всіх, пов’язаних з ними фінансових структур. А це в першу чергу, іпотечні агентства, які виступають гарантами по іпотечним кредитам. Банкрутство даних компаній означало б крах фінансової системи США. Та для запобігання такого сценарію уряд їх просто націоналізував.
Наступний етап – банківська криза. Падіння акцій іпотечних компаній, в які вклали величезні кошти американські (і не тільки) банки, викликало ефект доміно – почали падати великі банки. Це спричинило падіння страхових компаній, які вклали кошти в банківські акції, і до того ще й страхували повернення іпотечних кредитів.
Паніка поширилась на весь ринок – почалась криза на фондових ринках. Починаючи з вересня 2008 року основний фондовий індекс США Доу-Джонс пережив саме різке падіння з моменту терактів 11 вересня 2001 року [8]. Почали валитись європейські та азійські біржі – американські компанії терміново скидали європейські цінні папери, намагаючись отримати готівку. Не оминула біржова криза і Україну з Росією – у вересні індекс ПФТС впав більш ніж на 11%, а ММВБ – більш ніж на 17%. На наступний день, щоб не допустити ще більшого обвалу, торги були призупинено. Український індекс фондового ринку ПФТС упав у ході торгів на 14%.
Розглядаючи ринок дорогоцінних металів, помітне різке дорожчання золота. Тройська унція золота з вересня 2008 року подорожчала з рекордною швидкістю, підвищившись в ціні на 70 доларів (близько 9%). Кінцева ціна склала 850 доларів за унцію [9]. А ось що незрозуміло, так це падіння цін на нафту. Можливим поясненням є те, що споживання нафти знижується, а отже, це дуже схоже на наближення наступної стадії – кризи товарного ринку.
Наслідками кризи для міжнародної спільноти стало: загострення політичних суперечок, падіння курсу долара, подорожчання іпотечних кредитів, зростання рівня інфляції, зниження вартості нафти, переміщення великих мас капіталу в Східний регіон, підвищення цін на дорогоцінні метали та продукти харчування.
Отже, за допомогою економетричних методів можна проаналізувати часовий ряд і зробити висновки з приводу ситуації в певній економічній підсистемі та спрогнозувати її подальшу поведінку.
Аналіз циклічності на ринку нерухомості країн Європи та прогнозування рівня цін та попиту на вторинному ринку житлової нерухомості м.Києва. Вплив фінансової кризи на ринок нерухомості зрозуміло не тільки рієлторам, але і пересічним людям: зниження цін на нерухомість, занепад будівництва і сильна нестача нового житла після кризи. Однак у кожній країні кризу переживають по-різному. Це чітко проявляється на прикладі європейських країн, нерухомість яких раніше користувалася величезною популярністю.
Дослідження циклічної поведінки ринку нерухомості на прикладі 10 країн за період 1970-2005 рр. показало, що за період у 35 років відбулося близько 3 довгих циклів підйому і зниження цін.
Усереднений типовий довгий цикл на ринку нерухомості має наступні характерні риси: зростання цін становить в середньому 45,6% (у реальному виразі), падіння цін – 23,3%. Середня тривалість фази росту цін склала 5,7 років (22,8 кварталу), середня тривалість фази зниження цін склав 4,6 року (18,4 кварталу).
Рис. 1 Типовий довгий цикл на ринку нерухомості в розвинених країнах (ціни з урахуванням інфляції)
Таблиця 2. Статичний опис циклів на ринку нерухомості
Параметри довгих циклів
|
Фаза зростання
|
Фаза спадання
|
Кількість циклів у період 1970-2005 рр.
|
2,7
|
2,6
|
Середня тривалість, роки
|
5,7
|
4,6
|
Максимальна тривалість, роки
|
8,2
|
6,4
|
Середня зміна ціни
|
+45,6%
|
-23,3%
|
Максимальна зміна ціни (середнє значення найбільшого циклу по 10 країнам)
|
+67,6%
|
-32,4%
|
Максимальна зміна цін за цикл
|
+98,4 (Нідерланди)
|
-50,4% (Нідерланди)
|
Спробуємо застосувати історичний підхід для прогнозу подальшого розвитку ринку. Оскільки фаза зниження цін у США почалася раніше за всіх, у липні 2006 року, то і закінчиться вона раніше за всіх – орієнтовно навесні 2011 року. В Києві криза почалася в вересні 2008 року [7], тому довгий висхідний тренд розпочнеться не раніше липня 2012 року. Максимальне падіння номінальних цін сталося в перший рік кризи. В подальшому падіння цін продовжиться, але вже у реальному виразі. При цьому, ціни пропозицій навіть незначно виростуть. Слід пам’ятати, що при річній інфляції в 13%, проста стабілізація номінальних цін призведе до падіння реальних цін на 13%. Протягом 5 років такі темпи інфляції, при стабільних номінальних цінах, призводять до падіння реальних цін майже на 40%.
Продавцям і забудовникам доведеться змиритися з новими умовами розвитку ринку і перебудовувати свої бізнес-моделі. Зниження цін на житло в США не є перешкодою для початку нового циклу активності в девелопменті. Як показує практика, будівництво нових будинків та їх продаж починають рости приблизно за два роки до закінчення циклу зниження цін.
Виходячи з аналізу розвитку циклів нерухомості м.Києва, світового досвіду та макроекономічного моделювання, можна зробити припущення, що ціни ще не досягли свого найнижчого рівня. Піку зниження цін слід чекати у лютому-березні 2011 року. Загальний рівень зниження цін з вересня 2008 року по січень 2011 року становить 43%, тобто 2430-2400 у.о./м. кв.
Важко визначити як довго ціни будуть на такому низькому рівні, але достеменно зрозуміло одне: поки не буде іпотечних кредитів, ціни рости не будуть.
Висновки. Із аналізу результатів, отриманих на основі побудованої моделі, можна зробити висновок, що економетричні методи дають змогу детально розглянути проблему міжнародної фінансово-економічної кризи, визначити її причини, фактори, які впливали на її виникнення, та розглянути її можливі наслідки.
Дослідження ринку показало, що нерухомість має деякі суттєві переваги у порівнянні з іншими варіантами вкладання капіталу. Купуючи нерухомість люди створюють надійний, фундамент свого добробуту.
Для ринку нерухомості, як і для інших ринків властивий циклічний розвиток, коли на зміну піднесенню приходить спад, а після спаду – нове піднесення. Український ринок нерухомості значно молодший за ринки нерухомості європейських країн і має свої специфічні властивості. Але обраний курс створення ринкових умов у всіх сферах життя держави призводить до того, що на український ринок нерухомості діють ті ж самі закони, що й на європейські, а це дає можливість спрогнозувати напрямок його розвитку у майбутньому.
Єдиним суттєвим недоліком цієї моделі є те, що вона залежить від динамічного розвитку її компонентів, і потребує постійного оновлення даних. Тому і прогнози, які будуються на основі результатів цієї моделі будуть відносно короткостроковими, і зі збільшенням прогнозованого проміжку часу, будуть втрачати точність. Але попри все це, модель дає змогу чітко визначити роль кожного фактора і заздалегідь помітити структурні зрушення.
Література
Балабанов И. Т. Экономика недвижимости - СПб: Питер, 2000. – 208 с.
Грін В.Г. Економетричний аналіз. – К.: Видавництво Соломії Павличко “ОСНОВИ”, 2005. – 1197 с.
Дербенцев В.Д., Соловйов В.М., Сердюк О.В. Передвісники критичних явищ в складних економічних системах – Новое в экономической кибернетике: (Сб. науч. ст.) Под общ. ред. Ю.Г. Лысенко; Донецкий нац. ун-т // Моделирование нелинейной динамики экономических систем.- Донецк: ДонНУ, 2005. №1. – С. 5-13.
Коломицева О.В., Стратійчук І.О. Дослідження світової фінансово-економічної кризи методами нелінійної динаміки – Економічний вісник Черкаського державного технологічного університету, 2009. С. 229-236.
Кузьменко В.П. Инновационная теория экономических циклов и прогнозирование общественного развития. // Кузьменко В.П. Инвестиционная политика в регионе. – К.: Наукова думка, 1992. – С. 221-235.
Оценка недвижимости: Учебник / Под ред. Грязновой А.Г., Федотовой М.А. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 496 с.
АН „Благовест”, статистика, realty.blagovest.com/realtystat/show.lisp
www.djindexes.com
www.gold.org
www.globalpropertyguide.com
|